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一种基于自适应遗传算法的混合特征选择入侵检测方法
成果名称: | 一种基于自适应遗传算法的混合特征选择入侵检测方法 | 关键字: | 应用行业: | 计算机、通信和其他电子设备制造业 | |
高新技术领域: | 电子信息技术 | 所在地: | 重庆市 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN201910424226.7 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 新一代信息技术 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 重庆邮电大学 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 技术转让 | 交易价格(万): | 2.00 | 所属十强产业: |
本发明涉及入侵检测网络安全领域,特别涉及一种基于自适应遗传算法的混合特征选择入侵检测方法,包括导入网络入侵检测数据集;采用独热编码处理离散特征,采用数值标准化处理连续特征;采用基尼指数对特征子集进行过滤,剔除冗余特征,选择最优特征;采用SVM算法作为封装方法组成混合特征选择算法,并通过自适应遗传算法进行搜索获取最优特征子集;采用最大迭代次数作为算法终止条件,在此基础上当适应度函数值达到指定阈值时,算法将提前终止迭代;本发明结合了过滤选择算法和封装选择算法的优点,利用二者的互补特性,有效删除冗余特征和相关度低的特征,提高了入侵检测的检测效率,降低误报率。
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姜女士
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